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2025-03-19 发布于广东
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不平衡数据分类算法在软件缺陷预测中的应用研究

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

相关工作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1软件缺陷预测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.2不平衡数据分类算法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.3软件缺陷预测中的不平衡数据问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

不平衡数据分类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1常见不平衡数据分类算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1.1过采样技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1.2下采样技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1.3混合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.2不平衡数据分类算法的性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

软件缺陷预测中不平衡数据处理的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.1数据不平衡的影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2解决不平衡数据的策略分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

实验设计与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

5.1数据集选择与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.2不平衡数据处理方法的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.2.1基于过采样技术的处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.2.2基于下采样技术的处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.2.3基于混合方法的处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.3.1性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.3.2稳定性与鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.1案例背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.2不平衡数据处理策略实施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

6.3案例分析与结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

7.2存在的问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

1.内容概要

在软件开发领域，对于系统稳定性和质量的追求从未停歇，而软件缺陷预测正是其中至关重要的环节。本研究聚焦于不平衡数据分类算法在这一领域的应用探究，旨在揭示其如何助力于更精准地识别出可能影响软件性能的缺陷。通过对多种适用于不平衡数据集的分类算法进行分析与对比，本研究发现某些特定算法能够在保持高查准率的同时，显著提高对少数类（即存在缺陷的案例）的查全率。此外通过整合实际项目中的数据，